本报综合外媒报道 近期，来自拉丁美洲和加勒比国家的学者举行了一场如何促进人工智能技术在该区域研发合作与应用的研讨会。11个国家的学者就启动人工智能跨领域合作与技术分享、制定发展战略和行动、更新人工智能资源等议题进行充分讨论。这些学者一致认为，人工智能在拉丁美洲和加勒比地区有充分的发展潜力，可以带动该区域经济增长，但研发人工智能需要大量资金支持，这也是该区域国家目前面临的主要挑战之一。

　　在研讨会上，与会代表首先就各自国家在人工智能发展中的经验和认识进行了介绍，因为拉丁美洲和加勒比国家在人工智能领域的发展进程各不相同，分享经验有助于该区域的整体性发展。其次，与会代表同意扩大国际科学理事会科学未来中心围绕人工智能正在建立的全球人际网络项目。

　　国际科学理事会科学未来中心主任马蒂厄·丹尼斯（Mathieu Denis）说，此次研讨会增进了对拉丁美洲和加勒比地区人工智能研究的战略理解。拉丁美洲和加勒比国家可以围绕人工智能和科学系统开展更多领域的合作。与世界上其他国家一样，该区域的专家对人工智能领域的发展速度感到惊讶的同时，也担心自己将在人工智能应用方面处于落后状态。其实，从一些讨论的案例可以看出，墨西哥、阿根廷、智利、乌拉圭等国家在人工智能认知和战略发展方面已经达到了世界平均水平。

　　与会专家还提出了他们在发展人工智能方面遇到的共同挑战。一是在各级教育系统中还未对人工智能教育给予重视。二是未形成明确的研究数据政策框架。三是拉丁美洲和加勒比国家关于人工智能发展的硬件基础薄弱，计算资源获取困难。目前，拉丁美洲和加勒比国家的学者对数据政策和治理存在很多争论，这也导致有关生成式人工智能的研究和讨论往往处于边缘位置。

　　参与讨论的一位专家表示，人工智能就是数据，好的人工智能应用依赖好的数据质量。但很多非人工智能专家并没有看到这一点，这是令人担忧的，也是需要解决的问题。与会专家还对开放数据进行了辩论。首先，研究数据是否应该始终默认开放，或者是否应该把重点放在确保数据公平上。其次，如何决定哪些数据集可以开放，哪些不能开放。有专家提出，研究数据存在很多问题，如何收集整理数据、如何标准化和存储以及使用数据都存在差异。还有虚假数据的问题，它可能导致人工智能产生不真实的结果。因此，完善人工智能研究的标准和道德准则也十分关键。还有专家提出要解决数据中嵌入的系统性偏见，尤其是针对少数族裔的偏见。这就需要学者们不断扩大数据收集范围，其中涉及各个领域和不同地区的各类数据集。

　　协作可以解决拉丁美洲和加勒比国家人工智能发展中存在的问题。例如，在该区域创建一个与人工智能研究相关的高质量数据资源库。对此，哥伦比亚代表提到，围绕一些问题开展合作试点，可以向拉丁美洲和加勒比国家展示利用人工智能解决共同问题的合作价值。其他学者也赞同建立数据库可以为国家间、机构间合作建立桥梁，并促进监管和治理的互操作性。拉丁美洲和加勒比国家还可以开展不同类型、双边或多边区域活动，将人工智能纳入研究系统。各国也可以确定一个或两个关键领域，进行人工智能系统研发。

　　（赵倩/编译）